Schița de curs

Introducere în baze de date vectoriale

  • Compreensiunea bazelor de date vectoriale
  • Caracteristicile principale și beneficiile lui Milvus
  • Comparativă cu bazele de date tradiționale

Configurarea lui Milvus

  • Instalare și configurare
  • Compreensiunea componentelor și arhitecturii lui Milvus
  • Crearea de colecții și partiții

Indexarea datelor și optimizarea

  • Strategii de indexare în Milvus
  • Gestionarea și optimizarea datelor vectoriale
  • Practici recomandate pentru încarcarea datelor

Căutare de similaritate și recuperare

  • Fundamentele căutării de similaritate
  • Implementarea operațiunilor de căutare în Milvus
  • Exemple de utilizare: recuperarea imaginilor și video, NLP

Utilizarea lui Milvus în Machine Learning (ML)

  • Integrarea lui Milvus cu modele ML
  • Construirea sistemelor de recomandare
  • Studii de caz: detectarea anomalilor, chatbot-uri

Scalabilitate și Performanță

  • Scalarea lui Milvus pentru seturi de date mari
  • Tuneaza și optimizare a performanței
  • Monitorizare și întreținere

Implementarea lui Milvus în AI

  • Dezvoltarea unei soluții de bază de date vectorială
  • Revizuire și feedback

Rezumat și următoarele pași

Cerințe

  • Înțelegerea de bază a bazei de date
  • Cunoștințe introductive despre IA și conceptele de învățare automatizată
  • FAMILIARIZARE cu CONCEPTELE DE PROGRAMARE, preferabil în Python

Publicul Înțeles

  • Cercetători de date
  • Dezvoltatori software
  • Enthusiaști ai învățării automatizate
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite